本文列舉4家公司正在使用即時分析方案來提高敏捷性，因應客戶需求變化，最佳化定價，並識別出影響他們底線的效率不彰問題。
文／Thor Olavsrud 譯／酷魯
對於想從流入資料系統裡的資料之中尋求價值的公司而言，即時分析是最佳選擇。這個新興學科混合了技術和流程，以協助企業改進內部工作流程，或者在客戶活動和市場趨勢展開時提供洞察力。
不論採用即時分析策略是否能夠在客戶需求變化時協助你的組織快速因應，根據市場狀況的變動來最佳化定價，或者在業務流程中識別出會影響你底線的效率不彰問題，這些策略確實能提供業務敏捷性。
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為了獲得競爭優勢，許多公司開始大幅度地轉而擁抱即時分析，特別是串流媒體分析，它可以即時分析動態資料。根據美國市場研究公司 Grand View Research 的預測，隨著企業投資改善績效和營運，全球串流媒體分析市場將從2018年的63.2億美元開始，一直到2025年，都會以每年29%的複合成長率成長。
以下茲列舉四個當前組織如何使用即時分析方案的實際範例。
生物科技業：即時資料協助拜耳重塑業務戰略
拜耳作物科學公司(Bayer Crop Science)創建了「虛擬工廠」，以為其北美9個玉米種子生產基地提供有關設備和流程的「動態數位表示法」(Digital Representation)。這個名為「通過虛擬工廠塑造業務戰略和未來營運」的專案，為9個生產基地建立了設備、作業流程與產品流(Product Flow)特性、物料清單(BOM)和操作規程(Operating Rule)的動態表示法。
拜耳卓越資料科學中心負責人 Naveen Singla 表示，當公司商業團隊導入新的種子加工品或新的定價策略時，公司可以使用虛擬工廠來評估每個生產基地對於調整營運以實現這些新策略的準備程度。
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「現在我們可以重新構想我們的業務流程。我們可以通過這些機器學習演算法或模擬來重新構想我們的決策，」Singla補充指出，該公司現在可以回答有關最小存貨單位(SKU)組合管理、設備整體效能、流程訂單設計和網路最佳化等複雜業務問題。
Singla建議：請了解業務。Singla將此歸功於貝爾公司專責連接虛擬系統之決策科學負責人 Shrikant Jarugumilli 和他的團隊，在生產基地了解他們種子生產作業來龍去脈所花費的時間與心力。「由此可見，讓我們的資料科學家了解業務領域是非常重要的，」Singla表示。
醫療照護：賓州大學醫學院使用即時資料來縮短加護病房住院時間
許多醫院加護病房(ICU)的病人依靠呼吸器維生。讓重症患者自主呼吸是讓他們安全轉出加護病房並為其他病人騰出床位的重要一步。賓州大學醫學院（Penn Medicine，由賓州大學 Raymond and Ruth Perelman 醫學院和賓州大學健康照護系統組成）正在使用即時分析機制來幫助自己更有效地識別患者何時準備脫離呼吸器。
2016年，賓大醫學院開始開發一款能利用其電子健康紀錄(EHR)供應商的即時資料串流，在需要干預時，以及在病人可能準備脫離呼吸器時，會向呼吸治療科和護理人員發出警報的儀表板。
要實施這個名為「喚醒與呼吸協調」(Awakening and Breathing Coordination, ABC)的應用程式，需要賓大醫學院同時將其旗下「賓大健康照護創新中心」(Penn Center for Health Care Innovation)與資訊服務(IS)部門及資料科學部門集結起來才行。該創新中心和資訊服務部門共同打造了這個儀表板，他們是根據臨床決策支援規則引擎，以及由賓州醫學院臨床專家所建立與資料科學家部門所開發的警報機制而打造的。
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「這是第一個真正推動與這三個部門深度合作的專案，」賓大醫學院首席資料科學家 Michael Draugelis 表示：「這個專案以及我們之間的互動，著實調整了我們的工作方式。我們在管理專案的方式上正在發生組織性的轉變。」
2019年，賓大醫學院曾表示，ABC應用程式已將加護病房患者使用機械式呼吸器的時間縮短了24小時以上。
Draugelis建議──聚焦在資料，而不是供應商。該專案最大的延誤之一源於賓大醫學院決定將其合作數個月的EHR紀錄供應商改為先導試驗。但該組織關注的是如何使用資料，並最終獲得了有助於創建更好應用程式的寶貴經驗。「在我們的第一個EHR系統上建立我們第一個部署，無疑帶動了我們要如何與自己新EHR相介接的需求，這個過程更擴展了我們與兩個不同系統之間的介接，」Draugelis表示：「它使我們的系統更加強健穩固，並協助我們在現有的系統中擁有更基礎的構件。」
食品業：Land O’Lakes 通過即時分析最佳化業務與行銷
美國農企業與食品公司 Land O’Lakes 旗下「資料價值化」(Data to Value, D2V)計畫將AI技術應用到該公司業務與行銷的工作上。該專案利用資料分析工具和全然不同的資料來源來為公司獲利能力、業務拜訪成功因素和商品市場提供可視性。
該計畫包括傾向性建模(Propensity Modeling)，以確定哪些乳製品銷售前景具有最高的購買量傾向，而商品預測(Commodity Forecasting)能協助公司風險管理團隊擬定以對沖、庫存策略和支出為核心的決策。
「由於這個專案的努力和成果，我們比以往任何時候都更有信心，我們的業務人員以合適的價格為合適的顧客提供合適的產品，」Land O’Lakes 公司商業智慧(BI)總監 Jeremy Dumond 表示。
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截至2019年，D2V計畫已協助 Land O’Lakes 公司將業務拜訪的成功率提升了40%以上。
Dumond建議：尋找生意上的合作夥伴。Dumond表示，該專案最大的挑戰是向內部銷售組織推銷該模式的改進潛力。從有信譽的商業領導者那裡尋求贊助來獲得銷售組織的支持是必要的。「與值得信賴的商業領導者合作並取得組織高層的承諾，建立市場支持的專案計畫，無疑是成功的基礎，」Dumond表示。
醫療照護：Jackson Health System 利用資料流來改善照護
傑克遜醫療體系（Jackson Health System，JHS，一家位於美國佛羅里達州邁阿密的非營利學術醫療體系，並且是全美最大公共醫療體系之一，正在利用其Overwatch資料整合計畫的即時分析機制，來幫助自己削減成本並緩減急診室(Emergency Departments, EDs)的壓力。
2017年，JHS人口健康團隊(Population Health team)帶著一個問題尋求 JHS IT團隊的協助：它需要確定其旗下急診室醫療資源的「高度使用者」(High Utilizer)。這些高度使用者通常是資金不足的患者，他們只使用急診室的初級基本照護(Primary Care)，多半因為他們不知道還有其他選項。人口健康團隊需要找到一種方法，在這些病人來到JHS機構就診時識別出他們，這樣他們就可以讓他們參與一個能提供適當、持續且不會對急診醫療服務造成過重負擔的資助專案計畫。
「我們掌握了所有流經這個引擎的資訊，並把它傳送到這些單獨系統中，但是我們沒有充份利用所有資料在傳輸中並即時放在這個引擎中的優勢，」JHS企業應用整合副總監 George Rosello 表示。
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Overwatch充份利用了已流經JHS整合引擎中的資料，在急診醫療資源高度使用者進入JHS旗下某一急診室時，透過發送簡訊與電子郵件給適當的病例管理人員，在提供他們關於病患正在排隊看什麼病、目前所在位置，以及他們目前正在做什麼等資訊，然後提供即時警報。
「作為一個社區安全網(Community Safety-Net)醫院，這讓我們能夠完成我們的使命宣言，那就是讓那些病人得到適當的照護，讓他們獲得適當的慈善關懷，讓他們得到他們需要的幫助，」Rosello表示：「我們讓一進來的病人，能將病情穩定下來，然後離開。現在他們得到了持續的治療，解決了問題的根源，他們因此更健康了。」
Rosello建議：務必知道如何衡量成功。「當你要進行一個專案，尤其是需要一段時間才能搞定的專案，那麼專案的最終目標就是完成這個專案，」Rosello表示：「但一開始並不是這樣的。想不忽視最終目標會是一個挑戰，這也是我建議大家務必特別留意的地方。亦即你專案真正成功的因素是什麼？」
（本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan）
